Publicación:
Desarrollo de un modelo híbrido usando modelos de aprendizaje profundo para la recuperación de información multi-modal en texto e imágenes
Desarrollo de un modelo híbrido usando modelos de aprendizaje profundo para la recuperación de información multi-modal en texto e imágenes
No hay miniatura disponible
Fecha
2017
Autores
Diaz Zeballos, Miler
Título de la revista
Revista ISSN
Título del volumen
Editor
Universidad Católica San Pablo
Proyectos de investigación
Unidades organizativas
Número de la revista
Abstracto
Actualmente el uso de los modelos de Aprendizaje Profundo en muchas a´reas de investigacio´n esta demostrando excelentes resultados, el a´rea de Recuperaci´on de Informaci´on es una de ellas. Dentro de esta a´rea existe una tarea que es la Recuperaci´on de Informaci´on en mu´ltiples modalidades. El objetivo principal de esta tarea es proyectar datos de diferentes modalidades dentro de un mismo espacio sema´ntico o crear un modelo para establecer una relaci´on entre estos espacios. En esta investigacio´n se propone dos modelos h´ıbridos intra-modales para tratar con ima´genes y textos respectivamente y la elaboraci´on de un modelo para establecer una relacio´n entre ambas modalidades utilizando modelos de Aprendizaje Profundo. Los resultados sera´n evaluados en varios conjuntos de datos utilizados en el estado del arte para validar el rendimiento del modelo general.
Descripción
Palabras clave
Recuperación de información multi-modal,
Extracción de características